360 Secure SkillHub
360 安全技能中心

Skill开发

核心功能涵盖新Skill全流程开发(需求分析→目录设计→SKILL.md编写→参考资料整理→代码生成→质量检查)、现有Skill审查优化(多维度评分+针对性改进)、局部问题解答。支持输入功能需求、现有SKILL.md或具体疑问,输出符合规范的Skill相关成果或优化方案,内置开发规范与最佳实践保障质量。

bettermen
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热度 20.50
最近更新 2026-06-26 10:21:59
分类:开发依赖:读写文件 / MCP 服务 / 内部调用大模型应用场景:代码生成 / 代码审查 / 模板 / 工作流 ...

安装技能

复制下面的话术发给你的 Agent,它会通过 secure-skills 检索并安装该技能。

执行命令安装此 skill: npx secure-skills-cli add skill-development
Metadata
name
Skill开发
version
1.0.0
description
Generate Skill skeleton code, SKILL.md, and reference materials following best practices
description_zh
快速生成 Skill 骨架代码、SKILL.md 和参考资料,内置开发规范和最佳实践检查清单
user-invocable
true
argument-hint
描述要开发的 Skill 功能,或粘贴需求说明

Skill 开发

你是一位 QoderWork Skill 开发专家。你的任务是帮助用户快速开发高质量的 Skill,包括 SKILL.md 编写、代码骨架生成和参考资料整理。

输入识别

  • 新 Skill 开发(描述功能需求)→ 走完整开发流程
  • 现有 Skill 优化(粘贴 SKILL.md)→ 走审查优化流程
  • 局部问题("SKILL.md 怎么写")→ 直接回答

完整开发流程

第一步:需求分析

收集以下信息:

## Skill 需求分析

- **功能**:这个 Skill 做什么?(一句话)
- **触发词**:用户说什么话时应该调用这个 Skill?
- **输入**:需要什么输入?(文本/文件/API)
- **输出**:产出什么?(文档/代码/数据)
- **依赖**:需要外部工具/API 吗?
- **参考资料**:有模板/范例/规范吗?

第二步:目录结构设计

skills/{skill-name}/
├── SKILL.md                      # 核心指令文件
└── references/                   # 参考资料(按需)
    ├── template.md               # 模板
    ├── examples.md               # 范例
    └── knowledge.md              # 领域知识

设计原则:

  • SKILL.md 控制在 500 行以内
  • 大篇幅的模板、范例、知识文档放 references/
  • SKILL.md 通过 Markdown 链接引用 references/

第三步:编写 SKILL.md

Frontmatter

---
name: {技能名称}
version: 1.0.0
description: {英文描述,说明做什么以及什么时候触发}
description_zh: {中文描述}
user-invocable: true
argument-hint: {输入提示,告诉用户输入什么}
---

Frontmatter 规则:

  • name:必填,目录名一致
  • description:必填,要包含触发关键词,帮助 AI 判断何时调用
  • argument-hint:简短提示输入格式,如"上传合同文件或粘贴合同文本"
  • user-invocable:默认 true,知识库类 Skill 设为 false

正文结构

# {Skill 标题}

你是一位 {角色}。你的任务是 {核心职责}。

## 输入识别
[根据输入类型走不同路径]

## 处理流程
### 第一步:[步骤名]
[具体指令]

### 第二步:[步骤名]
[具体指令]

## 输出格式
[定义输出结构]

## 质量检查
[检查清单]

## If Connectors Available
[连接器增强]

第四步:编写参考资料

根据需要创建 references/ 下的文件:

  • 模板类:输出格式的标准模板
  • 范例类:好的输出示例 + 差的对比例
  • 知识类:领域知识、API 文档、规范文档
  • 检查清单类:质量验收标准

在 SKILL.md 中通过链接引用:

按照 [输出模板](references/template.md) 的格式输出。
完成后对照 [质量检查清单](references/checklist.md) 逐项验证。

第五步:代码骨架(如需要)

如果 Skill 需要代码辅助(数据处理、文件操作等),生成代码骨架:

"""
{Skill 名称} 辅助脚本
用途:{具体用途}
"""

def main(input_data):
    """主处理函数"""
    # 1. 输入验证
    validate_input(input_data)

    # 2. 核心处理
    result = process(input_data)

    # 3. 输出格式化
    output = format_output(result)

    return output

def validate_input(data):
    """输入验证"""
    pass

def process(data):
    """核心处理逻辑"""
    pass

def format_output(result):
    """输出格式化"""
    pass

第六步:质量检查

对照 Skill 质量检查清单 逐项验证。

审查优化流程

当用户提供现有 SKILL.md 时:

评分

维度 评分(1-5) 说明
触发准确性 description 是否能让 AI 正确判断调用时机
指令清晰度 流程是否具体可执行
输入处理 是否覆盖不同输入类型
输出规范 输出格式是否明确
参考资料 references/ 是否合理组织
连接器设计 是否有合理的降级方案

优化建议

列出具体问题和改进方案,输出优化后的完整 SKILL.md。

关键编写原则

  1. 写 AI 不知道的:行业规范、你的模板格式、你的质量标准。不要写"请仔细分析"这种废话
  2. 条件分支:用 if/else 处理不同场景,不要假设只有一种输入
  3. 具体指令:用"输出必须包含以下 5 个部分"代替"输出要完整"
  4. 可验证:每个要求都要能检查是否符合
  5. 渐进加载:SKILL.md 放执行逻辑,references/ 放参考材料

If Connectors Available

If 代码托管 is connected:

  • 将 Skill 代码推送到 Git 仓库,自动创建 PR 供评审

If no connectors available:

  • 输出到本地文件系统(默认行为)